r - 如果缺少某个预测变量的某些值，如何在 R 中使用线性回归？

Question

y预计是预测变量的线性函数x1, x2, ...，xn 所以我glm用来查找回归，但其中一个参数（x1例如）的某些值缺失（NA在输入数据中）它们是定义的，它们只是未知的将是x1在回归中使用的正确方法吗？

Answer 1

取决于问题的上下文。一些解决方案是：

• 省略 NA 或排除实例
• 按默认值替换（0，其他平均值）

Answer 2

您可以使用以下代码将缺失值替换为零

myData[myData == ''] <- 0

您也可以使用以下代码使用行均值或列均值替换它们

for(i in 1:nrow(myData)){
myData[i,is.na(myData[,i])] <- mean(myData[i,], na.rm = TRUE)
}

或者

for(i in 1:ncol(myData)){
myData[is.na(myData[,i]), i] <- mean(myData[,i], na.rm = TRUE)
}

如果您已经有 0 作为缺失值并且您想用 NA 替换它，请使用以下代码：

myData[myData == 0] <- NA

如此处讨论的将所有 0 值替换为 NA